Séguin Sara, Fleten Stein-Erik, Côté Pascal, Pichler Alois et Audet Charles. (2015). Stochastic short-term hydropower planning with inflow scenario trees. Groupe d’études et de recherche en analyse des décisions (GERAD).
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URL officielle: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2016.11.028
Résumé
This paper presents an optimization approach to solve the short-term hydropower unit commitment and loading problem with uncertain inflows. A scenario tree is built based on a forecasted fan of inflows, which is developed using the weather forecast and the historical weather realizations. The tree-building approach seeks to minimize the nested distance between the stochastic process of historical inflow data and the multistage stochastic process represented in the scenario tree. A two-phase multistage stochastic model is used to solve the problem. The proposed approach is tested on a 31 day rolling-horizon with daily forecasted inflows for three power plants situated in the province of Quebec, Canada, that belong to the company Rio Tinto.
| Type de document: | Matériel non publié (rapport, etc.) |
|---|---|
| Date: | 2015 |
| Nombre de pages: | 18 |
| Organisation: | Groupe d’études et de recherche en analyse des décisions (GERAD) |
| Sujets: | Sciences naturelles et génie > Génie > Génie électrique et génie électronique Sciences naturelles et génie > Sciences mathématiques > Informatique |
| Département, module, service et unité de recherche: | Départements et modules > Département d'informatique et de mathématique |
| Mots-clés: | Large scale optimization, nonlinear programming, OR in energy, scenarios, stochastic programming, optimisation à grande échelle, programmation non linéaire, OU en énergie, scénarios, programmation stochastique |
| Informations complémentaires: | https://www.gerad.ca/fr/papers/G-2015-97 |
| Déposé le: | 04 oct. 2018 22:26 |
|---|---|
| Dernière modification: | 04 oct. 2018 22:26 |
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